ISIR

The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University

大阪大学
産業科学研究所

LAST UPDATE 2017/11/01

  • 研究者氏名
    Researcher Name

    青木工太　Kota AOKI
    特任講師　Specially Appointed Associate Professor

  • 所属
    Professional Affiliation

    大阪大学産業科学研究所
    The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University

    複合知能メディア研究分野
    Department of Intelligent Media

  • 研究キーワード
    Research Keywords

    コンピュータビジョン
    パターン認識
    Computer Vision
    Pattern Recognition
研究テーマ
Research Subject
電子顕微鏡画像における薬剤耐性菌株の識別
Classification of Antibiotic Resistant Strains in Electron Microscopic Images

研究の背景 Background

近年，複数の抗菌薬への耐性を持つ病原菌（多剤耐性菌）が出現し，世界的な問題となっています．耐性菌に関する様々な研究が行われるなか，細菌が耐性を獲得する過程で，形態が変化することが明らかとなってきました．どのような遺伝子の変化により細菌の形態が変化するかは生物学的に興味深い問題ですが，いまだ解明されていません．

Antibiotic resistant bacteria that are not controlled or killed by antibiotics have arisen and are becoming a global issue. Previous work revealed that some bacteria modify their morphology in the process of acquiring resistance to antibiotics. What genes are mutated to cause morphological modification is one of biologically interesting problems but still remains to be clarified.

研究の目標 Outcome

薬剤耐性菌に見られる形態の変化と遺伝子発現との関係の解明を目指しています．現在は，電子顕微鏡で撮影された耐性菌株の画像に対して，形態特徴の違いに着目した識別に取り組んでいます．

Our aim is to unveil the relationships between morphological modification in antibiotic resistant bacteria and their gene expression profiles. We now tackle the classification problem of antibiotic resistant strains in electron microscopic images based on their morphological features.

研究図Research Figure

Fig.1. Examples of electron microscopic images. (P) A parent strain. (ENX 1-4) Strains No.1 to No.4 which acquired resistance to Enoxacin. Fig.2. Overview of our approach. Fig.3. Result of cropped patch classification

 

文献 / Publications

長野, 青木, 武内, 西野, 西野, 古澤, 岩崎, 越後, 八木, “畳み込みニューラルネットワークを用いた電子顕微鏡画像における薬剤耐性菌株の識別,”情報処理学会研究報告, Vol. 2017-CVIM-207, No.22, pp. 1-8, 2017.

研究者HP